教程
CS 自学指南
这是一本中文计算机自学指南网站，作者以自身大学三年的自学经历为背景编写，并作为献给北大信科同学的礼物。内容分为使用指南、一份参考的 CS 学习规划、必学工具、经典书籍推荐以及国内外高质量 CS 课程汇总等部分，课程按数学基础、编程语言、系统、数据库、图形学、机器学习等方向分类，大部分课程配有独立仓库维护资源和作业实现。适合规划计算机方向自学路线的人参考。
认识人工智能
认识大模型、智能体和机器学习的基本概念，适合零基础读者。
22 条精选 · 入门 15 · 按推荐学习顺序：越基础、直观越靠前，越系统、深入越靠后
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1入门
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13进阶教程
scikit-learn 入门指南
scikit-learn Getting Started
这是 scikit-learn 官方文档的入门页面，介绍这一开源机器学习库的主要功能，包括监督学习与无监督学习，以及模型拟合、数据预处理、模型选择与评估等工具。页面包含拟合与预测的基本示例，如用 fit 方法训练 RandomForestClassifier，并说明了输入样本矩阵的形状约定。页面说明本指南假定读者具备机器学习实践的基础知识，如模型拟合、预测和交叉验证。
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15进阶教程
CS229 监督学习简明指南（中文）
斯坦福 CS229 机器学习课程的监督学习复习速查表中文版，作者为 Afshine Amidi 与 Shervine Amidi，中文版由 Wang Hongnian 翻译。内容按主题压缩呈现：预测类型与模型类型对比、符号与一般概念、损失函数与成本函数、梯度下降、似然、线性与逻辑回归、广义线性模型、支持向量机与核方法、生成学习（高斯判别分析、朴素贝叶斯）、树与集成方法（CART、随机森林、提升）、k-NN，以及学习理论（Hoeffding 不等式、PAC、VC 维）。页面提供 GitHub 上的 PDF 版本，并有监督学习、无监督学习、深度学习、提示和技巧等姊妹速查表入口。适合已接触机器学习基础概念、需要对监督学习要点做快速回顾的人查阅。